基于TM数据的森林植被碳储量变化研究--以宣城市为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第13-28页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 森林碳储量估算方法 | 第16-26页 |
| 1.3.1 基于样地勘测法 | 第16-18页 |
| 1.3.2 基于微气象学法 | 第18-21页 |
| 1.3.3 模型模拟法 | 第21-25页 |
| 1.3.4 遥感估算法 | 第25-26页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第26-28页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第26-27页 |
| 1.4.2 技术路线图 | 第27-28页 |
| 2 材料与方法 | 第28-35页 |
| 2.1 研究区概况 | 第28-30页 |
| 2.1.1 基本概况 | 第28-29页 |
| 2.1.2 气候条件 | 第29页 |
| 2.1.3 地形地貌 | 第29-30页 |
| 2.1.4 土壤植被 | 第30页 |
| 2.2 数据源 | 第30-33页 |
| 2.2.1 遥感影像数据 | 第30-31页 |
| 2.2.2 DEM数据 | 第31-33页 |
| 2.3 森林碳储量估算模型的构建 | 第33-35页 |
| 2.3.1 森林生物量遥感估算模型 | 第33页 |
| 2.3.2 森林碳储量估算模型 | 第33-35页 |
| 3 宣城市植被信息提取 | 第35-48页 |
| 3.1 选取最佳波段组合 | 第35-36页 |
| 3.2 遥感图像的几何校正 | 第36-38页 |
| 3.2.1 几何校正的原理 | 第36页 |
| 3.2.2 像元坐标的变换 | 第36-37页 |
| 3.2.3 图像重采样 | 第37-38页 |
| 3.3 图像增强处理 | 第38-39页 |
| 3.3.1 图像彩色增强 | 第38页 |
| 3.3.2 反差增强 | 第38-39页 |
| 3.3.3 比值增强 | 第39页 |
| 3.4 遥感图像拼接和裁剪 | 第39-41页 |
| 3.5 遥感图像分类 | 第41-44页 |
| 3.5.1 监督分类 | 第41页 |
| 3.5.2 监督分类的优缺点 | 第41-42页 |
| 3.5.3 监督分类的步骤 | 第42-44页 |
| 3.6 植被指数分类方法 | 第44-47页 |
| 3.6.1 光谱特征分析 | 第44页 |
| 3.6.2 植被指数 | 第44-47页 |
| 3.7 分类精度评定 | 第47-48页 |
| 4 宣城市森林植被碳储量变化分析 | 第48-56页 |
| 4.1 宣城市森林植被生物量变化分析 | 第48-50页 |
| 4.2 宣城市森林植被面积变化分析 | 第50-51页 |
| 4.3 宣城市森林植被碳储量变化分析 | 第51-56页 |
| 4.3.1 森林植被碳储量随时间变化规律分析 | 第51-53页 |
| 4.3.2 森林植被碳储量随空间变化规律分析 | 第53-56页 |
| 5 结论与展望 | 第56-57页 |
| 5.1 结论 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
